YouTube предпринимает меры по борьбе с злоупотреблением ИИ

YouTube предпринимает ряд мер для борьбы с злоупотреблением ИИ! Браво! Теперь еще больше защиты от нежелательных контентных алгоритмов. Будем надеяться, что это поможет улучшить качество и безопасность платформы. #YouTube #инновации #борьбазазлоупотреблениямиИИ

Будущее музыки: искусственный интеллект (AI) VS. личность музыканта |  MusicHQ

YouTube представил ряд мер и руководств для борьбы с злоупотреблением ИИ, особенно в отношении музыки, созданной с помощью ИИ и глубоких фейков.

YouTube принял решение противостоять злоупотреблению ИИ, особенно в отношении музыки, созданной с помощью ИИ и глубоких фейков. Это решение было принято в связи с растущим давлением на принятие мер по борьбе с музыкой, созданной с помощью ИИ и глубокими фейками, как, например, песня “Heart on My Sleeve”, в которой использованы вокалы, напоминающие Дрейка и The Weeknd, созданные с помощью ИИ.

Universal Music Group выразила недовольство этой песней, считая ее нарушением авторских прав, созданной с помощью генеративного ИИ.

После обсуждения Грэмми заявили, что такие композиции не будут рассматриваться для наград.

YouTube обновляет процесс жалоб на нарушение конфиденциальности, чтобы принимать жалобы на глубокие фейки, при этом указывая, что не весь такой контент будет удаляться, а решение будет приниматься с учетом факторов, таких как пародия и сатира.

Кроме того, создатели контента теперь должны раскрывать, когда они используют измененный или синтетический контент, включая материал, созданный с помощью ИИ.

Это особенно акцентируется на контенте, касающемся чувствительных тем, таких как выборы и общественные кризисы в области здравоохранения. YouTube также отметил, что несоблюдение этих руководств может привести к удалению контента или приостановке платежей за рекламу.

Кроме того, в описаниях видео будет добавлена метка, указывающая на использование ИИ для создания контента, а для чувствительных тем метка будет более заметной.

Компания заявила, что контент, созданный с помощью ИИ и нарушающий существующие руководства по контенту, такие как синтетически созданные жестокие видео, также будет удален.

Вот краткое описание инструментов YouTube для борьбы с злоупотреблением ИИ:

Требования к раскрытию и меткам контента: Создатели контента должны раскрывать, если их контент содержит измененный или синтетический материал, который выглядит реалистично, особенно при использовании ИИ. Это крайне важно для контента, касающегося чувствительных тем, таких как выборы и общественные кризисы в области здравоохранения. Несоблюдение может привести к удалению контента или другим наказаниям.

Информация для зрителей: YouTube планирует информировать зрителей о синтетическом контенте с помощью меток на панели описания и, для чувствительных тем, более заметно на видеоплеере.

Удаление контента в случаях повышенного риска: Синтетический контент, представляющий угрозу, будет удален, независимо от меток, если он нарушает руководства сообщества. Это включает контент, изображающий реалистичное насилие с целью шокировать или вызывать отвращение у зрителей.

Процесс запроса на удаление: YouTube позволит запрашивать удаление контента, созданного с помощью ИИ или измененного, который имитирует лицо или голос опознаваемого человека. Решение будет приниматься на основе таких факторов, как пародия или сатира, опознаваемость человека и его публичный статус.

Особые положения для музыкального контента: Музыкальные партнеры могут запросить удаление музыки, созданной с помощью ИИ, которая имитирует уникальный голос артиста. YouTube будет оценивать такие факторы, как актуальность новостей или критика в этих случаях.

ИИ в модерации контента: YouTube использует комбинацию технологии ИИ и ручного обзора для соблюдения руководств сообщества. Классификаторы ИИ помогают обнаруживать потенциальные нарушения, а рецензенты подтверждают нарушения политики. Генеративный ИИ особенно полезен в выявлении и пресечении новых форм злоупотребления.

Ответственное использование инструментов ИИ: YouTube сосредоточен на разработке инструментов ИИ с встроенными механизмами защиты от создания неподходящего контента. Они также готовятся к возможному обходу этих инструментов злоумышленниками через непрерывное улучшение и специализированные команды по обнаружению угроз.

Это следует за общим трендом в индустрии по раскрытию контента, связанного с ИИ, который не стремится вносить подлинный и надежный вклад на платформы.

Компании, такие как Meta, также вводят требования для политических рекламодателей о раскрытии использования ИИ в рекламе.

Это является результатом сочетания общественного и частного давления, когда компании, занимающиеся ИИ, стремятся показать готовность выполнить обещания, даннные в различных добровольных рамках.

Если вам нужны рекомендации по управлению ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@flycode.ru.

Чтобы быть в курсе последних новостей об ИИ, подписывайтесь на наш Telegram-канал t.me/flycodetelegramru.

Посмотрите на практический пример решения на основе ИИ: бот для продаж от flycode.ru/aisales, созданный для автоматизации общения с клиентами круглосуточно и управления взаимодействием на всех этапах пути клиента.

Изучите, как искусственный интеллект может улучшить ваши продажи и общение с клиентами. Познакомьтесь с нашими решениями на сайте flycode.ru.

Полезные ссылки:

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Оптимизация бюджета вывода для моделей самосогласованности и генеративных вознаграждений в ИИ

    Введение в оценку бюджета вывода с помощью ИИ Данный документ представляет собой практическое решение для оценки бюджета вывода при использовании ИИ в бизнесе. Внедрение искусственного интеллекта может значительно улучшить результаты работы организации. Шаги…

  • Agent2Agent: Новый Протокол Сотрудничества AI Агентов

    Преобразование бизнеса с помощью Agent2Agent Google представил Agent2Agent (A2A) — инновационный протокол, который позволяет AI-агентам безопасно сотрудничать на различных платформах. Этот протокол упрощает рабочие процессы, вовлекающие несколько специализированных AI-агентов, улучшая их взаимодействие. Преимущества…

  • Запуск набора инструментов разработки агентов (ADK) от Google для многопользовательских систем

    Введение в ADK Google недавно представила набор инструментов для разработки агентов (ADK), который является открытым фреймворком для разработки, управления и развертывания многопользовательских систем. Этот фреймворк написан на Python и подходит для различных приложений,…

  • Роль “впитывающих” вниманий в стабилизации больших языковых моделей

    Понимание “впитывающих” механизмов внимания в больших языковых моделях Большие языковые модели (LLMs) имеют уникальное поведение, известное как “впитывающие” механизмы внимания. Это явление имеет значительные последствия для стабильности и производительности моделей, что может улучшить…

  • TorchSim: Революция в атомистических симуляциях с помощью PyTorch

    Введение в TorchSim TorchSim – это инновационный движок атомистического моделирования, который значительно улучшает симуляции материалов, делая их быстрее и эффективнее традиционных методов. Это позволяет отдельным ученым решать несколько задач одновременно. Ключевые особенности TorchSim…

  • API Evals от OpenAI: Оптимизация оценки моделей для бизнеса

    Введение в Evals API OpenAI представила Evals API, мощный инструмент для упрощения оценки больших языковых моделей (LLMs) для разработчиков и команд. Этот новый API позволяет программно проводить оценку, позволяя разработчикам определять тесты, автоматизировать…

  • Запуск моделей APIGen-MT и xLAM-2-fc-r для обучения агентов с многоходовыми взаимодействиями

    Введение Инновационные модели Salesforce AI, APIGen-MT и xLAM-2-fc-r, значительно улучшают способности AI-агентов в управлении сложными многоуровневыми взаимодействиями. Эти решения особенно актуальны для бизнеса, который зависит от эффективной коммуникации и выполнения задач. Проблема многоуровневых…

  • Huawei Dream 7B: Революционная Модель Диффузионного Размышления для Бизнеса

    Практические бизнес-решения на основе Dream 7B Модель Dream 7B от Huawei предлагает революционные возможности для автоматизации и улучшения бизнес-процессов. Внедрение этой технологии может значительно повысить эффективность и качество работы организаций. Как улучшить бизнес…

  • МегаСкейл-Инфер: Революционная система для эффективного обслуживания LLM на основе MoE

    Введение MegaScale-Infer: Оптимизация Производительности Больших Языковых Моделей Большие языковые модели (LLMs) играют важную роль в различных приложениях, таких как чат-боты и генерация кода. Однако с увеличением их размеров возникают проблемы с эффективностью вычислений.…

  • Инновации в тактильном восприятии: решение для бизнеса с использованием ИИ

    Преобразование тактильного восприятия с помощью ИИ: Практические бизнес-решения Понимание технологии тактильного восприятия Тактильное восприятие необходимо для эффективного взаимодействия интеллектуальных систем с физической средой. Технологии, такие как сенсор GelSight, предоставляют подробную информацию о контактных…

  • LLM+FOON: Улучшение планирования кулинарных задач для роботов

    Введение Разработка роботов для домашнего использования, особенно в кулинарии, становится все более актуальной. Эти роботы должны выполнять различные задачи, требующие визуальной интерпретации, манипуляции и принятия решений. Использование LLM+FOON фреймворка может значительно улучшить планирование…

  • Создание локального RAG-пайплайна с Ollama и DeepSeek-R1 на Google Colab

    Практические бизнес-решения с использованием RAG-пайплайна Создание RAG-пайплайна с использованием Ollama и Google Colab может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь. Вот как это может повысить результаты бизнеса: Преимущества Эффективный доступ к информации из…

  • Улучшение моделей рассуждений с помощью масштабирования во время вывода

    Введение Искусственный интеллект может существенно улучшить бизнес-процессы, особенно в области сложного решения задач. Следуя новейшим исследованиям в области масштабирования языковых моделей, можно улучшить качества рассуждений и значительно повысить эффективность работы. Проблемы текущих моделей…

  • RARE: Масштабируемая AI-структура для улучшения специфического рассуждения

    Введение Современные достижения в области больших языковых моделей (LLMs) продемонстрировали впечатляющие возможности в различных задачах. Однако они часто сталкиваются с трудностями в специализированных областях, требующих глубоких знаний и рассуждений. Это ограничение связано с…

  • OceanSim: Инновационный GPU-ускоренный симулятор подводной robotics

    Введение в OceanSim: Преобразование симуляции подводной робототехники OceanSim – это современная платформа для симуляции подводной робототехники, разработанная Университетом Мичигана. Она использует высокопроизводительное GPU-ускорение, что делает ее ценным инструментом для таких приложений, как морская…

  • Генератор питчей для стартапов на основе AI

    Создание генератора питчей для стартапов на базе ИИ Данный гид предлагает простой подход к созданию приложения, использующего ИИ для генерации идей питчей для стартапов. Используя модель Google Gemini Pro вместе с фреймворком LiteLLM,…

  • MMSearch-R1: Новые горизонты для бизнес-ИИ

    MMSearch-R1: Улучшение возможностей ИИ в бизнесе Введение в большие мультимодальные модели (LMM) Большие мультимодальные модели (LMM) значительно продвинулись в понимании и обработке визуальных и текстовых данных. Однако они сталкиваются с проблемами при работе…

  • Масштабируемое Моделирование Наград для AI: Улучшение Общих Моделей Наград с SPCT

    Улучшение моделей вознаграждения для приложений ИИ Введение в моделирование вознаграждения Метод обучения с подкреплением (RL) стал ключевым методом для улучшения возможностей больших языковых моделей (LLMs). Мы можем применять RL, чтобы модели лучше понимали…